特許シソーラスを用いた特許用語定義文の自動生成
Automatic Generation of Patent Term Definitions Using Patent Thesaurus

中央大学理工学部経営システム工学科教授

難波英嗣

2001 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。博士（情報科学）。東京工業大学精密工学研究所助手、広島市立大学大学院情報科学研究科准教授等を経て、2019 年より中央大学理工学部教授。自然言語処理、テキストマイニングの研究に従事。
nanba@kc.chuo-u.ac.jp103-3817-1833

た定義文は、用語の定義の仕方に応じて例示、目的、要はじめに素、機能など、13 種類のカテゴリに自動分類している。

日本では、年間に 30 万件以上の特許が出願される。

本研究において、関連する複数の用語の定義文からある

これらの特許には、新しい概念を示す専門用語が多数含

用語の定義文を自動生成する際に、藤井と同様に定義文まれており、辞書やインターネット検索では意味が調べの自動分類を行う。

られないものも数多く存在する。すべての技術分野を包

筆者は過去の研究 [2] において、特許データベースか含する専門用語辞書を手作業で構築するのは非常にコスら定型表現に着目して用語の上位下位関係を抽出するこトがかかるため、特許データベースから用語の定義文とでシソーラスを自動的に構築している。これは、例え。

ば「ダイヤモンドなどの砥粒」という表現がある場合、「なしかし、特許データベース中にそもそも定義文が存在しどの」という定型表現に着目し、その前後の名詞句（砥ない用語も少なからず存在する。そこで、本稿では、定粒とダイヤモンド）を上位下位関係として抽出する。本

義文が存在しない用語について、その定義文を自動的に研究では、ある用語の定義文を自動生成する際に、この生成する手法を提案する。

上位下位関係を利用する。詳細は次節で述べる。

を自動抽出し、特許用語辞書を構築する試みもある[1]

特許データベース中にある用語 X の定義文が存在しなくても、その用語と上位下位関係にある複数の用語に定義文が存在する時、人間であればそれらの定義文を読めば、用語 X のおおよその意味を推測することができる。これを、文書生成技術を用いて自動的に行うことが本研究の最終目的である。
次章では、関連研究について述べる。3 章では、定義3

特許用語の定義文の自動生成

3.1

基本的なアイディア

今、特許データベースから、2 章で述べた定型表現を用いて図 1 に示す上位下位関係が抽出されているものとする。

文の自動生成手法を提案し、その実現に向けて行った調技術＞自然言語処理＞形態素解析

査結果を 4 章で報告する。最後に 5 章で本稿をまとめ＞構文解析る。

＞機械翻訳
図12

関連研究

藤井236

 許データベースから抽出された用語の上位下位関係の特一部（A>B は、A が B の上位語であることを示す）

また、「とは、」という表現に着目し、見出し語 +「とは、特許データベース（公開特許公報）から、は、」+ 定義文というパターンを用いて、特許データベー190 万語の見出し語、定義文を抽出している。抽出しスから 3 つの用語「形態素解析」「機械翻訳」「構文解析」[1]

の定義文が以下（1）〜（3）として抽出されているものとする。

3.3定義文の自動生成

同じカテゴリに属する定義文集合から、ある用語の定義文を自動生成するには、複数の定義文間で共通する個⃝	[ 形態素解析の定義文 ] 形態素解析とは、文章を文所を自動的に対応付ける必要がある。例えば、3.1 節の節または単語単位に区切り、それぞれの品詞（名詞、例文（1）〜（3）において、（1）と（2）の「文章を」動物、助詞、…）を判別する解析処理である。（1）および（3）の「文を」を対応付けなければならない。

⃝	[ 機械翻訳の定義文 ] 機械翻訳とは、コンピュータ

これには、例えば、word2vec などの単語の分散表現を利用してある言語による文章を自動的に別の言語を用いて 2 文間の単語レベルの対応付けをとる方法がの文章に変換する技術である。（2）

提案されている [3]。
もし、定義文を生成したい用語の下位語に定義文が存を解析して、あらかじめ定められた文法からみて、在しない場合には、上位下位関係のみから定義文を生成

それが正しい文章であるかどうかを整定し、正しいする。例えば、図 1 において「自然言語処理」の定義場合に、その文章の構造を抽出することをいう。
（3）

文を生成する場合を考える。この時、もし、下位語の「形態素解析」「機械翻訳」「構文解析」のいずれにも定義文

上記の定義文を読むと、「形態素解析」「機械翻訳」「構が存在しない場合でも、「形態素解析や機械翻訳や構文文解析」は、いずれも「文章または文を対象とした（コ解析などの技術を指す」という定義文であれば、図 1ンピュータを利用した）処理」であり、これが、3 単語の上位下位関係のみから自動生成することができる。の上位語である「自然言語処理」の定義であると推測できる。従って、ある用語の定義文の自動生成は、その用語の下位語の定義文集合の共通項をまとめる、いわゆる複数テキスト要約の一種と考えることができる。

4

特許用語の定義文を自動生成するための調査

本節では、特許用語の定義文を自動生成するために行ったいくつかの調査について報告する。

3.2

定義文の分類

2 章でも述べたとおり、用語には様々な定義の仕方が4.1 特 許データベースからの定義文候補および上位下位関係の抽出存在する。以下の文は「形態素解析」の定義文であるが、上記のものと異なり、「くるまではこをはこぶ」という1993 年〜 2016 年の公開特許公報を対象に、「と例を用いて「形態素解析」はどのようなものであるか説は、」を含む文を抽出した結果、1,333,911 文が得ら明している。

れた。これらを定義文候補とし、4.2 節の実験に用いる。
また、「等の」または「などの」を含む文から用語の上⃝	[ 形態素解析の定義文 ] 形態素解析とは、例えば「く位下位関係 14,l67,501 件を抽出した。

るまではこをはこぶ」と入力された仮名文字列を、辞書に登録された各単語の品詞情報等を参照するこ

4.2とで、「くるまで／はこを／はこぶ」と解析する処実験用データ理をいう。（4）

定義文の自動分類

4.1 節で抽出された定義文候補を、藤井 [1] の研究に基づいてカテゴリに分類するため、特許データベースか同じカテゴリに属する定義文であればそれらの共通項ら抽出された定義文候補 2858 文を人手で分類した。

をまとめることはできそうだが、このような異なるカテ分類結果を表 1 に示す。なお、ひとつの定義文に複数ゴリの複数の定義文をまとめるのは困難である。そこで、のカテゴリが付与される場合もある。

抽出された定義文をカテゴリごとに分類し、新しい定義

表 1 からわかるとおり、カテゴリによって件数がか文を生成する場合には、同じカテゴリに属する定義文集なり異なる。そこで、1 カテゴリあたり 100 件以上あ合から生成する。

るカテゴリのみを対象に、定義文候補の自動分類実験をYEAR BOOK 2O19 237

3

特許情報の高度な情報処理技術⃝	[ 構文解析の定義文 ] 構文解析とは、与えられた文

表1

定義文候補 2858 文を人手で分類した結果の内訳

カテゴリ番号

カテゴリ名

件数

5

おわりに

1

定義954

2

略語

13

例示

600

文を自動生成する手法を提案した。本稿で提案した手法

4目的133を今後実装していくが、現時点ですでに分かっている問題として、多義語の問題が挙げられる。ある特許用語が5

同義語

316

書籍

227

製品

88

利点

229

欠点

1510

歴史

011

要素454

12

機能32013

その他

35814

説明文でない254行った。

本稿では、特許データベースを用いて特許用語の定義複数の語義を持つ場合、ある用語の定義文も語義ごとに分割しておく必要がある。この点についても、あわせて今後検討していく。

参考文献[1] 藤井敦“特許情報を用いた辞典検索システム”情報処理学会研究報告データベースシステム , 2008DBS-145, pp. 9-15（2008）[2] 難波英嗣、奥村学、新森昭宏、谷川英和、鈴木泰山“特許データベースからのシソーラスの自動構築”言評価尺度

語処理学会 第 13 回年次大会、pp. 1113-1116

再現率と精度を用いて分類器の評価を行った。

（2007）[3] Yangqiu Song and Dan Roth“Unsupervised

実験結果

Sparse Vector Densification for Short Text

定義文候補を分類するための学習器として
fastText[4]を用いた。word2vec の次元として 100

2015, pp. 1275–1280 (2015)

を用い、5 分割交差検定を行った。実験の結果、再現率[4] A r m a n d J o u l i n , E d o u a r d G r a v e , P i o t r

0.485、精度 0.568 が得られたが、定義文を生成す

Bojanowski, and Tomas Mikolov“Bag ofるのに利用するには十分な分類精度が得られているとはTricks for Efficient Text Classification”

言えず、今後は、深層学習を用いた文書分類でしばしば

arXiv:1607.01759v3 [cs.CL]（2016）

用いられる CNN や注意機構の導入なども検討する必要があると考えられる。

238

Similarity” Proceedings of NAACL HLT

特許情報の高度な情報処理技術

3

YEAR BOOK 2O19 239